基于大数据分析的学生最优选课方案模型的设计与实现

• 作者: 史金梅 夏伟
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 大数据分析 选课 模型设计 信息融合
• 年，卷（期）: 2017,（14）
• 所属期刊栏目: 科学计算与信息处理
• 页码范围: 30-32
• 页数: 3页
• 分类号: TN911-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.14.008

摘要

为了提高学生选课的优化配置性能,提高课程资源的利用效能,提出一种基于大数据分析的学生最优选课方案模型的设计方法.首先构建学生优选课方案模型的总体结构模型,采用大数据分析方法进行学生选课资源数据库的信息融合和优化访问设计,结合自适应均衡博弈和灰色关联度分析,得到学生选课的综合决策模型.在Linux内核进行程序开发,基于X86架构建立学生选课系统的交叉编译环境,在虚拟文件系统配置脚本菜单,网络模块集成了HTTP服务器和Tel-net服务器功能,实现课程信息的数据共享和远程传输.最后进行系统软件开发和调试分析,结果表明,该选课方案模型具有较好的大数据分析能力,实现课程最优化配置和选取,模型的可靠性较强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史金梅		5	18	3.0	4.0
2	夏伟		1	7	1.0	1.0